基于改进SSD和ISESAM融合的无人机弱小目标检测方法

作者：张银环; 薛静云; 王宁宁; 韩泽佳

来源：舰船电子工程, 2023, 43(09): 23-35.

• SSD算法
• MobileNetV3
• 注意力机制
• 目标检测

针对低空无人机目标检测过程中出现的弱小目标、飞行模糊和背景相似，导致目标检测精度降低的问题，论文提出了改进SSD算法以提升目标检测精度。采用轻量化SSD(SSD-MobileNetV3)算法为检测框架，减少模型参数，降低计算复杂度。同时提出一种改进时空注意力（ISESAM）模块，构建通道和空间注意力机制，嵌入YOLOV4网络提高弱小目标检测精度。改进SSD算法的激活函数有效解决神经元可能“失活”的问题，可在低层网络中更有效地提取图像特征。在PASCAL VOC和COCO合成的数据集上实验，结果表明论文提出的改进SSD算法获得的检测精度为90.0%。与SSD-MobileNetV3相比，检测精度提高了4.0%，说明论文提出的改进SSD方法对低空无人机目标的检测更加具有鲁棒性。

• 单位
  建筑工程学院; 机电工程学院; 渭南职业技术学院; 西安工业大学